from __future__ import print_function
import json
import six
from pprint import pprint
import paddlehub as hub

def getSentimentResults(comment):
    # 指定模型输入
    input_dict = {"text": [comment]}

    # 把数据喂给senta模型的文本分类函数
    results = senta.sentiment_classify(data=input_dict)
    out = {}
    positive_probs = results['positive_probs']
    return positive_probs


if __name__ == "__main__":
    # 加载senta模型
    senta = hub.Module(name="senta_bilstm")

    # 把要测试的短文本以str格式放到这个列表里
    test_text = [
        "[心][心][心]",
        "又是化工爆炸，这几年多少起了，监管何在",
        "你永远不知明天和意外哪个先来！",
        "默哀……工厂安全管理缺失，责任人有没有被炸死？",
        "希望附近的小学的小朋友安好，虽然知道有些孩子都受伤了，还是希望他们能平安，我知道耳朵的重要性。",
        "重伤的会很惨，烧伤啊，恐怖。",
        "祈福，请不要再有伤亡",
        "烧伤几乎和生产痛一样疼，而且天热的时候皮肤没法散热，奇痒难耐！又疼又痒的感觉真是生不如死！就算好了也会很狰狞。必须狠抓违法行为，也祈祷不要再有下次事故了……",
        "看第二个视频，车没车稳，护士就上车救治病人，心里第一反应就是敬佩这位护士！",
        "牢记安全知识、安检！痛心！相互珍惜！",
        "我们苏北真够惨的，重污染的全在我们这",
        "天那 注意安全啊 大过年的",
        "这东西是不是有毒？",
        "做化学的不怕酸不怕碱，但是苯这种东西还是忌惮的很。",
        "这个工业区还好比较少人。50人不到",
        "这个响水县经常出事故！咋回事？",
        "你要是晓得企业税负多重就不会说这个话，监管不力是一方面，企业也要盈利的，按部就班的措施做到位，只能喝西北风",
        "按部就班的话大部分化工企业是不可能开的下去的。不过安全管理紧抓是不会因为你企业有难处就停止的，实际上，更多的是“谈化色变”，所以还是关停比较好",
        "为什么不上预警预案的广播系统惊醒预警撤离呢"
    ]

    # 指定模型输入
    input_dict = {"text": test_text}

    # 把数据喂给senta模型的文本分类函数
    results = senta.sentiment_classify(data=input_dict)

    pprint(results)

    # 遍历分析每个短文本
    for index, text in enumerate(test_text):
        results[index]["text"] = text
    for index, result in enumerate(results):
        if six.PY2:
            print(
                json.dumps(results[index], encoding="utf8", ensure_ascii=False))
        else:
            print('text: {},\t  predict: {}'.format(results[index]['text'],results[index]['sentiment_key']))
